Convierte los datos en el motor de tus proyectos de inteligencia artificial. Este módulo del Máster en Inteligencia Artificial de la UCM te enseña a trabajar de forma data-driven: recorrer el ciclo de vida del dato, analizar y visualizar información, definir KPIs, contar historias con datos y aplicar un gobierno del dato sólido en cualquier organización.
Qué significa ser data-driven
Transforma tu forma de pensar sobre los datos: entiende por qué son el activo estratégico más valioso de cualquier organización y qué significa realmente operar de forma data-driven, antes incluso de construir cualquier solución de inteligencia artificial.
Datos para proyectos de IA: tipos y etiquetado
Observa cómo se etiquetan y supervisan los datos en un proyecto de IA y por qué esa base determina la calidad de todo lo que construyes después. Distingue los distintos tipos de datos y su aplicación en proyectos de Business Intelligence e IA.
Ciclo de vida del dato: del origen a la visualización
Recorre el ciclo de vida completo del dato: desde su origen hasta la limpieza, la transformación, el análisis exploratorio y su visualización de datos con las herramientas más adecuadas para cada caso.
KPIs y data storytelling: el valor del dato
Define KPIs con criterio y desarrolla tu propia metodología para identificar insights relevantes dentro de grandes volúmenes de datos. Domina la narrativa del dato (data storytelling) para comunicar tus hallazgos de forma clara y convincente ante cualquier audiencia, desde el equipo técnico hasta la dirección.
Qué es el gobierno del dato y por qué importa
Cierra el módulo con el gobierno del dato: entiende su importancia, identifica los roles implicados en el ecosistema de datos y aprende a garantizar la calidad, la seguridad y la trazabilidad necesarias para construir una hoja de ruta de datos sólida en cualquier organización. Después, aplica la IA generativa a todo este ciclo en el módulo de IA generativa aplicada al dato.
Contenidos del módulo de análisis, visualización y gobierno del dato
- Los datos como motor de proyectos de IA
- ¿Qué significa ser data-driven?
- El dato como activo estratégico en las organizaciones.
- Tipos de datos y aplicación en proyectos de BI e IA.
- Etiquetado de datos y supervisión para proyectos de IA.
- Ciclo de vida del dato
- Orígenes de datos.
- Limpieza y transformación de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Visualización de datos.
- El valor del dato en las organizaciones
- Medidas y KPIs en la organización.
- Data storytelling, exploración de datos e informes exploratorios.
- Metodología para el diseño de informes centrado en el usuario.
- Diseño de la interacción y arquitectura de información para informes.
- Elección de visual y desarrollo de narrativa con datos.
- Gobierno del dato
- ¿Qué es el gobierno del dato y por qué importa?
- Roles en el ecosistema de datos.
- Calidad, seguridad y trazabilidad del dato.
- Modelos de gobierno del dato en las organizaciones.